Uso de sensores remotos como una herramienta en el manejo del nitrógeno y estimación del potencial productivo

Transcrição

1 /9/ Bases fisiológicas y genéticas de la generación del rendimiento y la calidad en trigo pan y cebada cervecera. Implicancias para el manejo agronómico y el mejoramiento genético. POGAMA IBEOAMEICANO DE CIENCIA Y TECNOLOGIA PAA EL DESAOLLO (Pergamino, Argentina) - de Setembro de Uso de sensores remotos como una herramienta en el manejo del nitrógeno y estimación del potencial productivo Prof. Christian Bredemeier Uso eficiente de fertilizantes Produto correto Dose correta Época de aplicação precisa Local correto Sistema de rotação e sucessão Condições meteorológicas Desenvolvimento das plantas Potencial de rendimento de grãos Aplicación de N Momento de aplicação (Cuando?) Dose a ser aplicada (Cuánto?) Em que local aplicar (Donde?) Aplicación del nitrógeno en trigo - Indicadores - Teor de matéria orgânica do solo Cultura antecessora Dose total de N a ser aplicada Manejo do nitrogênio em trigo - Indicadores - Teor de matéria orgânica Teor de matéria orgânica do solo Cultura antecessora Dose total de N a ser aplicada Matéria orgânica NO - NH + Atividade microbiana Umidade do solo Temperatura Nutrientes ph do solo

2 /9/ Manejo do nitrogênio em trigo - Indicadores - esteva de milho esteva de soja Teor de matéria orgânica do solo Cultura antecessora Dose total de N a ser aplicada Manejo do nitrogênio em trigo - Indicadores - Teor de matéria orgânica do solo Cultura antecessora Dose total de N a ser aplicada t ha - > t ha - Grande variação entre anos Variabilidade espacial esposta linear à adição de nutrientes? E quem está produzindo -6 t ha -? Distribuição espacial do rendimento de grãos - Trigo Passo Fundo (S) kg ha Média: 888,6 kg ha - Máximo:, kg ha - Mínimo: 7, kg ha - 8

3 /9/ Alta mobilidade do nitrato Grande variabilidade espacial Capacidade de assimilação da planta Demanda nutricional da planta Dose de N a ser aplicada em cobertura? Desenvolvimento de metodologia para quantificar o N a ser aplicado na semeadura e cobertura, para condições particulares de cada lavoura/ano Páti Prática Fácil utilização Baseada em avaliações in situ na lavoura Baseada em variáveis de planta e/ou solo Variáveis de planta e solo Introdução Concentração de N na planta Quantidade de N absorvida Massa seca da parte aérea Número de afilhos Teor de N mineral no solo Potencial produtivo Possível resposta ao N aplicado Tempo Custo Massa seca por planta ou teor de N no tecido vegetal: estimam o potencial produtivo da lavoura e expressam a possível resposta da planta ao N aplicado. Amostragem a campo e o processo de determinação laboratorial: procedimento de custo elevado. Agilização de avaliações a campo do estado nutricional das plantas: reflectância. N-Sensor

4 /9/ Princípio de funcionamento O sensor mede e analisa a luz solar refletida pela comunidade Luz solar Luz refletida Luz refletida e f l e x i o n s g r a d ctancia eflec Curva de reflectancia de una comunidad vegetal educción debido al alto contenido de clorofila 6 kg/ha kg/ha 9 kg/ha kg/ha El aumento se debe a la elevada biomasa Medición Análisis da información y la toma de decisiones Aplicación Wellenlänge nm Longitud de onda (nm) Greenseeker Índices de vegetación 78 Ir/G 7 EIP Chl. Index Ir/ NDVI 78 GLAI ( + +, ) / 7 7 +,96 7 /8/9

5 /9/ eflectâ ncia (%) 6 Curva típica de reflectância da vegetação Vegetação verde 77 nm 68 nm NDVI = ρni ρ ρni + ρ ρ=reflectância Local: EEA/UFGS (Eldorado do Sul, 7 e 8) Dois tipos de resíduos Pós-milho e Pós-soja Duas espécies de inverno Trigo e Cevada Cinco cultivares FUNDACEP, Ônix e Safira (Trigo) MN 698 e BS 9 (Cevada) Três densidades de semeadura Densidade recomendada e ± sementes aptas m - Cinco s de N na semeadura Sem N,,, 6 e 8 kg ha - Visível 7 Infravermelho próximo (NI) Infravermelho médio (SWI) Comprimento de onda (nm) Adaptado de Gibson & Power () Emissão da sexta folha: Leitura de NDVI do dossel Biomassa acumulada na parte aérea Pós-milho Pós-soja Modelo teórico para determinação dos valores críticos de NDVI e biomassa acumulada na parte aérea e das classes de potencial produtivo., FUNDACEP, FUNDACEP Índice de Vegetação por Diferen nça Normalizada (NDVI),,,, =,78** NDVI = +,MS -,9E-7MS ONIX MN 698 SAFIA =,76** NDVI =,+,MS -,9E-7MS =,7** NDVI = +,MS - 6,68E-7MS BS 9 Índice de Vegetação por Diferen nça Normalizada (NDVI),,,, = ** NDVI = +,6MS -,E-7MS ONIX SAFIA = 7** = 7** NDVI =,7 +,8MS -,98E-7MS NDVI =, +,9MS -,9E-7MS MN 698 BS 9 NDVI NDVI máximo NDVI médio NDVI baixo NDVI mínimo Baixo potencial Médio potencial função linear Alto potencial Muito alto potencial,, = ** = 7** NDVI =,6+,MS -,7E-7MS NDVI =,+,MS -,79E-7MS, Biomassa acumulada na parte aérea (kg ha - ) +,9MS -,9E-7MS =,7** NDVI =, =,7** NDVI =, +,9MS -,E-7MS, Biomassa acumulada na parte aérea (kg ha - ) MS baixa MS mínima MS Média MS máxima Biomassa acumulada na parte aérea elação entre os valores críticos do NDVI e biomassa acumulada na parte aérea por ocasião da emissão da sexta folha, em cinco cultivares de trigo e cevada, sobre restevas de milho e soja. a Normalizada (NDVI) Índice de Vegetação por Diferença, NDVI =, +,8MS -,9E-7MS =,9** 6 NDVI =, +,97MS -,E-7MS =,97** esteva Valores Cultivar Soja Milho críticos esteva de soja Mínimo ) MN 7, esteva de milho Baixo ) BS 9 Médio ) ÔNIX Máximo ) SAFIA ) FUNDACEP, Biomassa acumulada na parte aérea (kg ha - ) - MS Fonte: Bredemeier et al. (8) Modelo para determinação do potencial produtivo de trigo e cevada pelo Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). Fonte: Grohs et al. (9) (evista Engenharia Agrícola) Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) NDVI máximo 8, NDVI =, +,97MS -,E-7MS NDVI médio NDVI baixo % da NDVI máximo NDVImédio,7,9 7% da % da (a) esíduo de milho Baixo Médio Alto Muito alto Potencial Potencial Potencial Potencial,, 7 Biomassa relativa acumulada na parte aérea - MS NDVI =, +,8MS -,9E-7MS NDVIbaixo, % da 7% da % da % da (b) esíduo de soja Baixo Médio Alto Muito alto Potencial Potencial Potencial Potencial,,7 9 Biomassa relativa acumulada na parte aérea - MS % da

6 /9/ Análise conjunta Massa seca e rendimento de grãos - endimento de grãos é determinado principalmente pelo número de espigas produzidas Northing (m) Easting (m) Massa seca (-6 folhas) kg ha - Tio Hugo (S) Northing (m) endimento de grãos kg ha endimento de grão os (kg ha ) cv. Abalone y = 8,7x 89,8 ² = Easting (m) Espigas (n o m ) Fonte: Bredemeier et al. () NDVI x Número de macollos en trigo NDVI x endimiento de granos NI x densidad de afilhos NI relativo x densidad relativa de afilhos NDVI endimiento de granos Flowers et al. () Índices de vegetación 78 Ir/G 7 EIP Chl. Index Ir/ NDVI 78 GLAI ( + +, ) / 7 7 +,96 7 a borda vermelha (nm) Ponto de inflexão da Posición del EIP afectada pela oferta de N Nitrogênio aplicado (kg ha - ) Hermann & Eiko () 6

7 /9/ elação entre a borda vermelha e o estresse nutricional Greenseeker (Trigo) egressão entre teor de N e a posição da borda vermelha em folha de centeio Concentração de nitro ogênio (%) = Posição da borda vermelha (nm) 7 Cho et al., 6 Greenseeker (Maíz) Greenseeker (Trigo) Fotografia aérea Foto: Christian Bredemeier 7

8 /9/ Quickbird Muchas gracias Prof. Christian Bredemeier 8